驚くべきことに、日本は牛肉よりも豚肉の輸入額の方が多い。豚肉価格は牛肉価格よりも安いにもかかわらずにだ。スーパーで売ってる外国産豚は、国産銘柄豚と比べると割安ではあるが、安い国産豚肉より高いものも多々ある。よくよく考えてみると、牛肉は輸入牛でも輸入豚よりも割高なので、価格の安い豚肉が庶民には好まれるのかもしれない。ということで、日本の豚肉輸出入について調べてみた。
from pandas import *
import warnings
warnings.simplefilter('ignore', FutureWarning)
from pandas import *
import matplotlib
matplotlib.rcParams['axes.grid'] = True # show gridlines by default
%matplotlib inline
df = read_csv('pork.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
df=df[['Year', 'Period','Trade Flow','Reporter', 'Partner', 'Commodity','Commodity Code','Trade Value (US$)']]
df_world = df[df['Partner'] == 'World']
df_countries = df[df['Partner'] != 'World']
df_countries_imports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Imports']
df_world_imports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Imports']
df_countries_exports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Exports']
df_world_exports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Exports']
df1_countries = df_countries
print(df_world_imports['Trade Value (US$)'].aggregate(sum))
print(df_world_exports['Trade Value (US$)'].aggregate(sum))
輸入額は5000億円を超えているが、輸出額は取るに足りないようである。
b=df_countries_imports.groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(b)):
b[i] = b[i]*111
#b.sort_values(ascending=False)
from matplotlib.pyplot import *
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.patches as mpatches
style.use('ggplot')
rcParams["font.size"] = "18"
fp = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/opentype/ipaexfont-gothic/ipaexg.ttf', size=54)
rcParams['font.family'] = fp.get_name()
rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
b.sort_values(ascending=False, inplace=False).head(20).plot(kind='barh',width=.6)
rc('xtick', labelsize=25)
rc('ytick', labelsize=25)
xticks(np.arange(0,2.1e11,1e11/5),
['{}億'.format(int(x/1e7)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,2.1e10,1e10/5)])
ax.legend(["輸入額"],loc='upper right', prop={'size': 26})
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+1e9,i.get_y()+.075,\
'{:}億円'.format(int(str(i.get_width())[:-8])), fontsize=20, color='k');
スペインと言えばイベリコ豚、チリと言えばアンデス高原豚だろう。近所のスーパーでアメリカ産豚肉を見たことはない。カナダ産やドイツ産はあるが、牛肉と違って国産豚肉の方が多い。輸入額の中にはハムやベーコンなんかの加工品も含まれているので、そういった物に米国産豚肉が使われているのかもしれない。
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日本はどこに豚肉を輸出しているのか¶
a=df_countries[df_countries["Trade Flow"]=='Exports'].groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(a)):
a[i] = a[i]*111
#a.sort_values(ascending=False)
rcParams["font.size"] = "18"
fp = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/opentype/ipaexfont-gothic/ipaexg.ttf', size=54)
rcParams['font.family'] = fp.get_name()
rcParams["font.size"] = "30"
fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
a.sort_values(ascending=False, inplace=False).head(15).plot(kind='barh',width=.5)
rc('xtick', labelsize=30)
rc('ytick', labelsize=40)
xticks(np.arange(0,1.3e9,1e9/5),
['{}億'.format(int(x/1e7)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,1.3e8,1e8/5)])
ax.legend(["輸出額"],loc='upper right', prop={'size': 26})
for i in ax.patches:
ax.text((i.get_width()+5e6 if int(i.get_width()) < 1e9 else i.get_width()-1.05e9),\
i.get_y()+.07,'{:,}億{:,}万{:,}円'.format(int(str(i.get_width())[:-8]),\
int(str(i.get_width())[-8:-4]),int(str(i.get_width())[-4:])) \
if int(i.get_width()) > 1e8 else '{:,}万円'.format(int(str(i.get_width())[:-4])),\
fontsize=30, color='k');
輸出は香港が圧倒的に多いが、全体的に微々たる数字である。韓国の363万円なんていう数字は、個人が買っている可能性さえある。とは言っても、この数字自体が正しいのかどうかも怪しいもので、データの信憑性が問われるところでもある。
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